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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】194.寻找图像轮廓（cv.findContours）

1. 轮廓

轮廓是一系列相连的像素点组成的曲线，代表了物体的基本外形。轮廓常用于形状分析和物体的检测和识别。

边缘检测根据灰度的突变检测边界，但检测到的边缘通常还是零散的片段，并未构成整体。从背景中分离目标，就要将边缘像素连接构成轮廓。也就是说，轮廓是连续的，边缘不一定都连续。边缘主要是作为图像的特征使用，而轮廓主要用来分析物体的形态。

1.1 轮廓的查找

OpenCV 提供函数 cv.findContours() 从二值图像中寻找轮廓，函数 cv2.drawContours() 绘制轮廓。

函数说明：

cv.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → contours, hierarchy

cv.findContours() 对黑色背景的二值图像操作，通常会先使用阈值分割或边缘检测得到二值图像。

参数说明：

image：原始图像，8 位单通道二值图像
mode：轮廓检索模式
- cv.RETR_EXTERNAL：只检索最外层轮廓
- cv.RETR_LIST：检索所有轮廓，不建立任何层次关系
- cv.RETR_CCOMP：检索所有轮廓，并将其组织为两层，顶层是各部分的外部轮廓，次层是内层轮廓
- cv.RETR_TREE：检索所有轮廓，并重建嵌套轮廓的完整层次结构
- cv.RETR_FLOODFILL：漫水填充法（泛洪填充）
method：轮廓近似方法
- cv.CHAIN_APPROX_NONE：输出轮廓的每个像素点
- cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平、垂直和斜线，仅保留这些线段的端点
- cv.CHAIN_APPROX_TC89_L1：应用 Teh-Chin 链近似算法 L1
- cv.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：应用 Teh-Chin 链近似算法 KCOS
contours：检测到的所有轮廓，列表格式，每个轮廓存储为包含边界点坐标 (x,y) 的点向量
- 列表（LIST）长度为 L，对应于找到的 L 个轮廓，按 0,…L-1 顺序排列
- 列表中的第 i 个元素是一个形如 (k,1,2) 的 Numpy 数组，表示第 i 个轮廓，k 是第 i 个轮廓的边界点的数量
- 数组 contours[i] 是构成第 i 个轮廓的各边界点坐标 (x,y) 的点向量
- 注意边界点的坐标表达形式是 (x,y)，而不是 OpenCV 中常用的像素坐标表达形式 (y,x)。
hierarchy：轮廓的层次结构和拓扑信息，是一个形如 (1,k,4) 的 Numpy 数组
- k 对应于找到的轮廓数量
- hierarchy[0][i] 表示第 i 个轮廓的层次结构，是包含 4个值的数组 [Next, Previous, First Child, Parent]，分别代表第 i 个轮廓的同层的后一个轮廓、同层的前一个轮廓、第一个子轮廓、父轮廓的编号
offset：每个轮廓点的偏移量，可选项，

注意事项：

原始图像 image 必须是单通道图像，其中的非 0 像素都被视为 1，因此图像被视为二值图像。在查找轮廓之前，可以使用 threshold、inRange、Canny 等方法从灰度或彩色图像中创建二值图像。
通常将轮廓近似方法 method 设为 CHAIN_APPROX_SIMPLE，对轮廓的水平、垂直和斜线进行压缩，只保留这些线段的端点，因此轮廓是由一系列线段连接而成的闭合曲线。
每一个轮廓都是一个 Numpy 数组，包含对象边界点 (x,y) 的坐标，注意不是 (y,x)。
如果从图像 ROI 中提取轮廓，然后在图像上下文中进行分析，偏移量 offset 将非常有用。
轮廓的层次结构的表达嵌套在顶级数组中，可以使用 hierarchy[0][i] 访问第 i 个轮廓的层次结构元素。
对应于第 i 个轮廓 contours[i]，hierarchy [i][0]~hierarchy[i][3] 分别代表它的同层的后一个轮廓、同层的前一个轮廓、第一个子轮廓、父轮廓的编号。

使用说明：

函数 cv.findContours() 是常用的寻找轮廓函数，但在使用中要注意几个问题：

注意 1： OpenCV不同版本中本函数的返回值不同。OpenCV 3 中返回 3个值 image, contours, hierarchy，OpenCV2、OpenCV4、OpenCV5 中函数返回 2个值 contours, hierarchy。
注意2： OpenCV 3.2 之前的早期版本中，函数会对输入图像“原地”修改——这是 OpenCV5 官方文档中的提示，但本文作者认为 OpenCV2 及其它版本到底是否修改原图存疑。为了避免不同版本带来的错误，建议都采用原始图像的 copy 作为函数的输入图像。
注意3： cv.findContours() 对黑色背景的二值图像操作，也就是默认需要提取轮廓的目标为亮色、浅色。如果背景为亮色、浅色，如书本通常是白色背景深色文字，要在二值处理时选择取反操作。
注意4： 轮廓边界点的坐标表达形式是 (x,y)，而不是 OpenCV 中常用的像素坐标表达形式 (y,x)。
注意5： 第 i 个轮廓 contours[i]，hierarchy [i] 按照先外层后内层的顺序从 0～L-1 依次编号，但编号顺序并不体现嵌套结构关系。轮廓之间的嵌套结构关系是由 hierarchy [i] 的数值来表达的。
注意6： 查找轮廓时，推荐使用边缘检测而不是阈值处理 cv.threshold() 得到二值图，其原因是：

提取边缘与阈值处理不同，边缘提取可以识别图片中目标的形状、轮廓，而不是简单的区分出图片中的高光与暗调；
使用边缘检测提取结果的白点数量更少，可以提高轮廓检测的性能；
边缘检测也可以使用 cv.Sobel，cv.Scharr，cv.Laplacian 等方法，但 cv.Canny 的边缘检测效果往往更好。

例程 12.1：查找图像轮廓

    # 12.1 从二值图像中寻找轮廓img = cv2.imread("../images/pattern1.png", flags=1)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度图像_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_OTSU+cv2.THRESH_BINARY_INV)plt.figure(figsize=(9, 6))plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Origin")plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("BinaryInv")plt.imshow(binary, 'gray')# 寻找二值化图中的轮廓binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # OpenCV3# contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # OpenCV4~# # 绘制轮廓contourPic = img.copy()  # OpenCV3.2 之前的早期版本，查找轮廓函数会修改原始图像contourPic = cv2.drawContours(contourPic, contours, -1, (0, 0, 255), 2)  # OpenCV3# contourPic = cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), thickness=cv.FILLED,maxLevel=1)print("len(contours) = ",len(contours))  # 所有轮廓的列表for i in range(len(contours)):print("i=", i, contours[i].shape)  # 第 i 个轮廓的边界点print("hierarchy.shape : ", hierarchy.shape)  # 层次结构print(hierarchy)plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("External contour")plt.imshow(cv2.cvtColor(contourPic, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.tight_layout()plt.show()

运行结果：

在这里插入图片描述

len(contours) =  6
hierarchy.shape :  (1, 6, 4)
i= 0 ,contours[i]: (5, 1, 2) ,hierarchy[0][i] = [ 1 -1 -1 -1]
i= 1 ,contours[i]: (5, 1, 2) ,hierarchy[0][i] = [ 2  0 -1 -1]
i= 2 ,contours[i]: (4, 1, 2) ,hierarchy[0][i] = [-1  1  3 -1]
i= 3 ,contours[i]: (8, 1, 2) ,hierarchy[0][i] = [-1 -1  4  2]
i= 4 ,contours[i]: (4, 1, 2) ,hierarchy[0][i] = [ 5 -1 -1  3]
i= 5 ,contours[i]: (5, 1, 2) ,hierarchy[0][i] = [-1  4 -1  3]

原图为白色背景深色目标，先进行二值化处理，并取反成为黑色背景白色目标。用 findContours() 寻找轮廓并显示，关于构造和显示轮廓图像函数 drawContours() 在下一节介绍。

轮廓检索模式 mode 设为 RETR_TREE，查找所有的轮廓（树状结构）；mode 设为 RETR_EXTERNAL，只查找最外层的轮廓，不查找图中内层菱形目标的轮廓。

返回值 contours 是所有轮廓的列表：

列表长度为 6，对应于找到的 6 个轮廓。
列表中的第 i 个元素表示第 i 个轮廓，是一个形如 (k,1,2) 的 Numpy 数组。
数组 contours[i] 是构成第 i 个轮廓的各边界点坐标 (x,y) 的点向量，k 是描述第 i 个轮廓的边界点的个数。
注意边界点的坐标表达形式是 (x,y)，而不是 OpenCV 中常用的像素坐标表达形式 (y,x)。

通常将轮廓近似方法 method 设为 CHAIN_APPROX_SIMPLE，对轮廓的水平、垂直和斜线进行压缩，只保留这些线段的端点，因此轮廓是由一系列线段连接而成的闭合曲线。一个矩形轮廓最少可以用 4 个边界点表示，如例程的结果中 i=2 的轮廓只有 4个顶点。但由于图像本身和轮廓查找的算法的影响，一个看起来是矩形的目标，其轮廓也可能多于 4个边界点。

返回值 hierarchy 是轮廓的层次结构和拓扑信息，是一个形如 (1,k,4) 的 Numpy 数组：

k 对应于找到的轮廓数量。
hierarchy[0][i]表示第 i 个轮廓的层次结构，hierarchy [0][i][0]~hierarchy[0][i][3] 分别代表第 i 个轮廓的同层的后一个轮廓、同层的前一个轮廓、第一个子轮廓、父轮廓的编号。-1 表示没有/不适用。

第 i 个轮廓 contours[i]，hierarchy [i] 按照 0～L-1 顺序编号，编号顺序并不体现嵌套结构关系。轮廓之间的嵌套结构关系是由 hierarchy [i] 的数值来表达的。

例程找到 6个轮廓，返回值 hierarchy 的形状为 (1, 6, 4) 。
hierarchy[0][0]=[ 1 -1 -1 -1]，表示第 0 个轮廓同层后一个轮廓编号为 1，没有同层前一个轮廓，没有子轮廓，没有父轮廓；
hierarchy[0][1]=[ 2 0 -1 -1]，表示第 1 个轮廓同层后一个轮廓编号为 2，同层前一个轮廓编号为 0，没有子轮廓，没有父轮廓；
hierarchy[0][2]=[-1 1 3 -1]，表示第 2 个轮廓没有同层后一个轮廓，同层前一个轮廓编号为 1，子轮廓编号为 3，没有父轮廓；
hierarchy[0][3]=[-1 -1 4 2]，表示第 3 个轮廓没有同层后一个轮廓，没有同层前一个轮廓，子轮廓编号为 4，父轮廓编号为 2；
hierarchy[0][4]=[ 5 -1 -1 3]，表示第 4 个轮廓同层后一个轮廓编号为 5，没有同层前一个轮廓，没有子轮廓，父轮廓编号为 3；
hierarchy[0][5]= [-1 4 -1 3]，表示第 5 个轮廓没有同层后一个轮廓，同层前一个轮廓编号为4，没有子轮廓，父轮廓编号为 3。

（本节完）

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